Page 25 - 2023年第54卷第10期

本文提出的 ＴＬ － ＩＧＯＡ － ＭＬＰ模型够解决新工况下缺少数据导致模型构建不准确的问题，并同时考虑了
天气、设备类型等多种因素对仿真参数的动态影响，为高心墙堆石坝施工仿真预测提供了新思路。

参 考 文 献：

［ １］ ＺＨＡＮＧＪ，ＺＨＯＮＧ Ｄ Ｈ， ＷＵ Ｂ Ｐ， ｅｔａｌ．Ｅａｒｔｈｄａｍ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｒａｉｎｆａｌｌ
ｉｍｐａｃｔ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ － ＡｉｄｅｄＣｉｖｉｌａｎｄＩｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１８，３３（６）：４５９ － ４８０．
［ ２］ ＬＶＦ，ＷＡＮＧＪＪ，ＣＵＩＢ，ｅｔａｌ．Ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｅｘｔｒｅｍｅｇｒａｄｉｅｎｔｂｏｏｓｔｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈｔｏｖｅｈｉｃｌｅｓｐｅｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｆｏｒ
ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｅａｒｔｈｗｏｒｋ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｉｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，２０２０，１１９：１０３３５１．
［ ３］ 王国浩，余佳，王晓玲，等．高拱坝施工仿真参数 ＥＭＤ － Ｐ － ＩＬＳＴＭ动态更新模型研究 ［Ｊ］．水力发电学报，
２０２１，４０（１２）：１０６ － １１８．
［ ４］ 宋文帅，关涛，任炳昱，等．基于 ＢＬＳ － ＥＮＱＲ的拱坝施工仿真参数多因素概率预测 ［Ｊ］．水力发电学报，
２０２２，４１（９）：１５０ － １６０．
［ ５］ ＡＬＳＨＩＢＡＮＩＡ，ＭＯＳＥＬＨＩＯ．Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｃｏｓｔ＆ ｔｉｍｅｏｆｅａｒｔｈｍｏｖｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ
ｕｓｉｎｇｓａｍｐｌｉｎｇＧＰＳｄａｔａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，２０１６，２１：３９ － ５６．
［ ６］ 钟登华，刘宁，崔博，基于数字监控的高心墙堆石坝施工场内交通仿真研究 ［Ｊ］．水力发电学报，２０１２，
３１（６）：２２３ － ２３０，２３６．
［ ７］ ＡＫＨＡＶＩＡＮＲ，ＢＥＨＺＡＤＡＮＡＨ．Ｃｏｕｐｌｉｎｇｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｗｅａｒａｂｌｅｓｅｎｓｏｒｓｆｏｒｄａｔａ － ｄｒｉｖｅｎｃｏｎ
ｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，２０１８，２３：１ － １５．
［ ８］ ＺＨＡＮＧＳＲ，ＤＵＣＢ，ＳＡＷ Ｑ，ｅｔａｌ．Ｂａｙｅｓｉａｎ － ｂａｓｅｄｈｙｂｒｉｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｔｏｐｒｏｊｅｃｔｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓ
ｔｉｎｇｆｏｒｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ２０１４， １４０
（１）：０４０１３０３１．
［ ９］ 钟登华，关涛，任炳昱．基于改进重抽样法的高拱坝施工进度仿真研究 ［Ｊ］．水 利 学 报，２０１６，４７（４）：
４７３ － ４８２．
［１０］ ＨＵＷ，ＺＨＯＮＧＤＨ，ＷＵＢＰ，ｅｔａｌ．Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｈａｓｅｏｒｉｅｎｔｅｄｄｙｎａｍｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ：ＴａｋｉｎｇＲＣＣｄａｍｐｌａｃｅ
ｍｅｎｔｐｒｏｃｅｓｓａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０１９，２５（７）：６５４ － ６７２．
［１１］ ＺＨＡＮＧＪ，ＹＵＪ，ＧＵＡＮ Ｔ，ｅｔａｌ．ＡｄａｐｔｉｖｅｃｏｍｐａｃｔｉｏｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎｆｉｅｌｄｔｈｅｏｒｙ
［Ｊ］．Ｓｅｎｓｏｒｓ，２０２０，２０（１８）：５１７８．
［１２］ 肖尧，钟登华，王 栋，等．基 于 ＡＣＤＥ － ＳＶＭ 的 引 水 隧 洞 施 工 仿 真 参 数 动 态 更 新 ［Ｊ］．水 力 发 电 学 报，
２０１９，３８（４）：２３４ － ２４５．
［１３］ 张君，余佳，任炳昱，等．考虑高寒低温 影 响 的 高 心 墙 堆 石 坝 仓 面 施 工 仿 真 模 型 研 究 ［Ｊ］．水 利 学 报，
２０２２，５３（２）：２００ － ２１１．
［１４］ ＫＩＭＵＲＡＮ，ＩＳＨＩＤＡＫ，ＢＡＢＡＤ．Ｓｕｒｆａｃｅｗａｔｅｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓａｔａｍｉｄ － ｌａｔｉｔｕｄｅｒｅｓｅｒｖｏｉｒｕｎｄｅｒｌｏｎｇ －
ｔｅｒｍ ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｉｍｐａｃｔｓｕｓｉｎｇａｄｅｅｐｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｃｏｕｐｌｅｄｗｉｔｈａｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．Ｗａｔｅｒ，
２０２１，１３（８）：１１０９．
［１５］ ＨＡＳＡＮＭ Ｊ，ＫＩＭ ＪＭ．ＢｅａｒｉｎｇｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｕｎｄｅｒｖａｒｉａｂｌｅｒｏｔａｔｉｏｎａｌｓｐｅｅｄｓｕｓｉｎｇＳｔｏｃｋｗｅｌｌｔｒａｎｓｆｏｒｍ－ ｂａｓｅｄ
ｖｉｂｒａｔｉｏｎｉｍａｇｉｎｇａｎｄｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＳｃｉｅｎｃｅｓ － Ｂａｓｅｌ，２０１８，８（１２）：２３５７．
［１６］ 殷仕明，徐炜，熊一橙，等．基于迁移学习的长短时记忆神经网络水文模型 ［Ｊ］．水力发电学报，２０２２，
４１（６）：５３ － ６４．
［１７］ 侯昆洲．基于深度迁移学习的 ＴＢＭ纠偏调向控制研究 ［Ｊ］．现代隧道技术，２０２２，５９（４）：８１ － ８９．
［１８］ ＢＥＮＳＯＬＴＡＮＥＲ，ＺＡＫＩＴ．ＴｏｗａｒｄｓＡｒａｂｉｃａｓｐｅｃｔ － ｂａｓｅｄｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ：Ａｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇ － ｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈ
［Ｊ］．ＳｏｃｉａｌＮｅｔｗｏｒｋＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＭｉｎｉｎｇ，２０２２，１２（１）：７．
［１９］ ＱＵＸＤ，ＹＡＮＧＪ，ＣＨＡＮＧＭ．Ａ ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌｆｏｒｃｏｎｃｒｅｔｅｄａｍ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＲＳ －
ＬＳＴＭ ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｅｎｓｏｒｓ，２０１９：４５８１６７２．
［２０］ ＬＩＵＺＢ，ＬＩＬ，ＦＡＮＧＸＬ，ｅｔａｌ．Ｈａｒｄ － ｒｏｃｋｔｕｎｎｅｌｌｉｔｈｏｌｏｇｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｗｉｔｈＴＢＭ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｂｉｇｄａｔａｕｓｉｎｇａ
ｇｌｏｂａｌ － ａｔｔｅｎｔｉｏｎ － ｍｅｃｈａｎｉｓｍ － ｂａｓｅｄＬＳＴＭ ｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｉｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，２０２１，１２５：１０３６４７．
［２１］ 李达，瞿伟，张勤，等．融合多层感知机和优化支持向量回归的滑坡位移预测模型 ［Ｊ］．武汉大学学报，
２０２２．ｄｏｉ：１０．１３２０３?ｊ．ｗｈｕｇｉｓ２０２１０７０３．

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